我如何创建一个自己的知识库和对话机器人，当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例，你可以把右侧的对话当做是微信的对话框，这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。上方页面左侧画红框的地方，是这个“问答机器人”的配置，右侧是与“机器人”的一轮对话。问答机器人的配置这里有三处配置：AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库三者可以想象成：大语言模型：是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子，因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而，在工作场景下，只会聊天侃大山可不行，你想让他帮你干活。这个时候，就需要“提示词”出场了，提示词：是你告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能，让他能够按照你的想法，变成一个你需要的“员工”。知识库，相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字，也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库，就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工，见到有人来的时候，就翻一翻手册，然后再做出反应。那我这里的设定：AI模型：这里使用的是阿里千问模型。提示词：这里设定的角色是“美嘉”，是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库：这里放的是《爱情公寓》全季的剧情，让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”，知道自己做过什么、好朋友是谁等等。